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我正在尝试使用 Rasa 创建一个简单的程序，该程序从文本输入中提取（法国）街道地址。

按照 Rasa-NLU 文档 ( http://rasa-nlu.readthedocs.io/en/latest/entities.html ) 中的建议，我想使用 spaCy 进行地址检测。

我看到（https://spacy.io/usage/training）相应的 spaCy 预建实体将是LOC。

但是，我不明白如何使用该实体创建训练数据集。

这是我当前的 JSON 训练数据集的摘录：

{
    "text" : "je vis au 2 Rue des Platanes",
    "intent" : "donner_adresse",
    "entities" : [
        {
            "start" : 10,
            "end" : 28,
            "value" : 2 Rue des Platanes",
            "entity" : "adresse"
        }
    ]
}

如果我训练程序并使用文本输入运行它"je vis au 2 Rue des Hetres"，我会得到以下输出：

{
    "entities": [
        "end": 26,
        "entity": "adresse",
        "extractor": "ner_crf",
        "start": 10,
        "value": "2 rue des hetres"
    ],
    "intent": null,
    "intent_ranking": [],
    "text": "je vis au 2 Rue des Hetres"
}

考虑到我的训练数据集，这很好。但我想使用 spaCy 的LOC实体。

我怎样才能做到这一点？（我究竟做错了什么 ？）

如果需要，这是我的配置文件的相关摘要：

{
    "pipeline" : "spacy_sklearn",
    "language" : "fr",
    "spacy_model_name" : "fr_core_news_md"
}
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如果您想使用 spaCy 的预训练 NER，您只需将其添加到您的管道中，例如

pipeline = ["nlp_spacy", "tokenizer_spacy", "ner_spacy"]

但根据您的需要，您可能只想复制其中一个预配置的管道并"ner_spacy"在最后添加

于 2018-03-17T09:07:47.737 回答